이감 4차 16번 비문학 이해 도와주실분

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4번 택했는데 4번이 왜 맞는지 잘 모르겠어요

마지막 문단에서 ‘최대 가능도 추정법은 만일 그 벡터를 다시 입력한다고 가정했을때 정답에 해당하는 클래스의 가능도가 이전보다 높아지도록 조정하는 방법이다’라고 돼있는데

여기서 ‘그 벡터‘는 앞에 얘기했던 학습 이미지들의 벡터가 아닌가요?? 초기 분류 모델에 학습 이미지의 벡터를 입력해 학습 시킨 뒤에, 다시 해당 벡터를 입력했을 때 정답에 해당하는 클래스의 가능도가 높아져야 하는 거 아닌가요??

2문단에서 가능도란 ’매개 변수들에 의해 정해지는 확률 분포에 따라 벡터가 해당 클래스에 속할 가능성의 정도‘라고 정의하고 있습니다.

그렇다면 4번 선지에서 A와 B의 벡터를 입력하여 학습 시킨 뒤, 다시 해당 벡터를 입력했을 때 배에 해당하는 클래스의 확률 분포가 초기와 달라져야 하는 거 아닌가요,,

걍 제가 문맹인건지 뭔 소린지 모르겠네요 다른 분들은 어케 푸셨나요

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투숭이 [1160932]

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히참이랑 연고전 해야지 · 1255758 · 23/09/26 07:31 · MS 2023

이미 다 푸셨는데요?
X에 A와 B의 벡터를 입력하여 학습 시킨 뒤,
다시 A와 B의 벡터를 입력하면 배에 해당하는 클래스의 확률분포, 즉 가능도가 초기와는 다르기 때문에 4번 선지는 옳은 선지입니다.

반면 2번 선지는 X에 A의 벡터를 입력하여 학습 시킨 후, 임의의 벡터들이 사과로 분류 될 확률이 더 높아진다고 하지만 본문 마지막 문단을 보시면 최대 가능도 추정법은 정답에 해당하는 클래스의 가능도는 높이지만, 정답에 해당하지 않는 클래스의 가능도는 낮추므로 X에 A를 학습 시킨 후 임의의 벡터들은 사과로 분류 될 가능성이 높아지는 것이 아니라 낮아지는 것이기에 2번 선지는 틀린 선지입니다.

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투숭이 · 1160932 · 23/09/26 18:23 · MS 2022

와 정확한 설명 감사해요ㅠㅠ 근데 사실 제가 이해가 안 가는 건 4번 선지에 벡터를 입력해 학습시킨 뒤 ‘다시 벡터를 입력했다’라는 전제가 없는데 왜 맞다고 표기하는 건지??에 대해서입니다
혹시 여쭤봐도 괜찮을까요ㅜㅜ

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히참이랑 연고전 해야지 · 1255758 · 23/09/26 18:55 · MS 2023

본문 마지막 문단 '최대 가능도 추정법' 부분을 보시면
벡터를 입력할 때마다 '최대 가능도 추정법'에 따라 매개 변수들을 조정하여 클래스들의 확률 분포를 바꾸는 학습을 진행한다
는 문장이 있습니다 따라서 4번 선지에서 A와 B를 이미 입력하여 학습시킨 후 이므로 다시 벡터를 입력하지 않더라도 매개 변수는 이미 조정되어 있는 상태입니다 따라서 확률 분포는 벡터의 재 입력과는 별개로 이미 초기와는 다르다고 볼 수 있겠네요.

가능도와 확률 분포를 같은 개념으로 보셨다면 헷갈릴 수 있었겠네요.

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투숭이 · 1160932 · 23/09/26 20:16 · MS 2022

완전 이해갔어요 감사합니다 복받으세요 수능대박나세요!!!

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